Pri programovaní dronov využívajú vedci poznatky z výskumu správania hmyzu. Zdroj: iStockphoto.com
Riaditeľka Ústavu informatiky SAV Ivana Budinská sa zaoberá ontológiou v počítačových vedách a skúma okrem iného aj to, ako sa dá pri programovaní dronov inšpirovať správaním hmyzu. Vedkyňa má prácu snov každého fanúšika sci-fi.
Ing. Ivana Budinská, PhD. pôsobí vo svete informatiky. Jej hlavnými témami sú optimalizácia s orientáciou na priemyselné aplikácie, riadenie zložitých systémov s využitím prvkov umelej i kolektívnej inteligencie a riadenie skupiny mobilných robotov.
Na čo sa vo svojom výskume zameriavate?
Ide v podstate o dve oblasti. Jedna súvisí s optimalizáciou komplexných systémov, medzi ktoré patria aj výrobné systémy. Druhá oblasť je orientovaná na znalostné technológie, konkrétne na výskum v oblasti ontológií. Obe sú do istej miery prepojené, lebo aj pri optimalizácii komplexných systémov sa využívajú znalosti zachytené napríklad formou ontológií. Vo všeobecnosti sa ontológia zaoberá bytím, existenciou, definovaním pojmov bytia a ich vzájomných vzťahov. Ontológie v počítačových vedách umožňujú usporiadať znalosti o určitých systémoch, ich prvkoch a vzťahoch medzi nimi do podoby, ktorá je zrozumiteľná strojom.
Pri výskume zameranom na optimalizáciu fungovania komplexných systémov využívame rôzne prírodou inšpirované metódy, napríklad také, ktoré sú odpozorované od správania sa sociálneho hmyzu, kŕdľov vtákov, rojov včiel a podobne. Takéto algoritmy používame aj pri koordinácii skupiny robotov, napríklad dronov. Oblasť robotiky, ktorá sa zaoberá koordináciou veľkého množstva robotov, sa nazýva swarm robotika (odvodené z anglického slova swarm = roj).
V Ústave informatiky SAV pracujete od roku 1996. Ako by ste charakterizovali zmeny, ktoré odvtedy nastali v oblasti informatiky?
Ústav informatiky SAV je priamym nástupcom Ústavu technickej kybernetiky (ÚTK), ktorý zohral kľúčovú rolu pri rozvoji informatiky na Slovensku. V čase, keď som sem nastupovala, existovali dva ústavy – Ústav teórie riadenia a robotiky a Ústav počítačových systémov. Po niekoľkých štruktúrnych a organizačných zmenách sa nakoniec stabilizoval Ústav informatiky SAV. V nadväznosti na úspešnú históriu bývalého ÚTK je náš ústav až do dnešných dní reprezentantom špičkového výskumu v oblasti informatiky na Slovensku a svojimi aktivitami, najmä v rámci medzinárodných projektov, patrí k významným pracoviskám v tejto oblasti v Európskej únii.
Informatika patrí k najrýchlejšie sa rozvíjajúcim odborom súčasnosti. Svojím interdisciplinárnym charakterom ovplyvňuje mnohé iné výskumné smery, ale aj rozličné oblasti spoločenského a hospodárskeho života. Má vplyv na sociálne, humanitné smery a umenie nevynímajúc. Informatika nie je však len prostriedkom pre akceleráciu rôznych odvetví výskumu a oblastí nášho života, ale aj sama podlieha prudkému rozvoju. Trendy v oblasti hardvéru smerujú k čoraz vyšším výkonom za súčasného zmenšovania a znižovania energetickej náročnosti zariadení. Okrem rozvoja hardvéru sa vyvíja rovnakým, ba možno aj vyšším tempom tiež softvér.
Medzi najzaujímavejšie a najrýchlejšie sa rozvíjajúce oblasti informatiky v súčasnosti patrí spracovanie dát. Dnes hovoríme priam až o explózii dát, ktoré sa získavajú z rôznych typov inteligentných senzorov, ale aj z neustále sa rozširujúcich digitálnych zdrojov. Okrem toho sa dáta často menia, pochádzajú z distribuovaných zdrojov a ich množstvo pri spracovaní prekračuje možnosti štandardných metód a algoritmov.
Dáta môžu byť štruktúrované (uložené v rôznych databázach) alebo neštruktúrované (napríklad texty v prirodzenom jazyku, obrázky, videá, zvukové záznamy). Hovoríme o novom odvetví Big Data. Toto odvetvie sa venuje metódam analýzy veľkoobjemových a meniacich sa dát. Dôležitým prvkom pri spracovaní takýchto dát je paralelizácia. Analýzou zozbieraných dát, hľadaním skrytých súvislostí a kontextových významov dokážeme lepšie porozumieť určitým javom, ale aj vytvárať napríklad predpovedné modely a predikovať budúci vývoj systémov.
Čo považujete za najväčší prínos ústavu v posledných rokoch?
Medzi najvýznamnejšie smery rozvíjané v našom ústave patrí analýza a syntéza reči, výskum v oblasti paralelného a vysokovýkonného počítania vrátane cloudových technológií, ako aj výskum zameraný na spracovanie signálov. Veľká časť ústavu sa orientuje na témy súvisiace s paradigmou Priemysel 4.0. Aj úspechy ústavu sú preto spojené s týmito výskumnými smermi. Ide jednak priamo o vedecké výsledky, ktoré sú publikované vo vedeckých časopisoch a v zborníkoch konferencií, a jednak o aplikáciu týchto výsledkov v praxi.
Z teoretických prác sa v roku 2019 k najvýznamnejším zaradili práce kolegyne z oddelenia paralelného a distribuovaného počítania, ktorá v spolupráci so zahraničnými kolegami skúmala neurónové siete v kombinácii s algoritmami inšpirovanými prírodou v cloudovom počítaní a sieťovej komunikácii. Navrhli optimalizácie neurónových sietí, ktoré boli realizované pomocou algoritmov inšpirovaných prírodou, akými sú genetický algoritmus, adaptívna optimalizácia inšpirovaná správaním sa baktérií a nový zlepšený prístup optimalizácie inšpirovanej korálovými útesmi.
Spomeniem aj niekoľko zaujímavých aplikácií z minulého roka. Na oddelení analýzy a syntézy reči pripravili pracovníci v spolupráci so súkromnou firmou ELEN, s. r. o. akustický výstup informačných tabúľ na železnici pre nevidiacich. Naši výskumníci navrhli a realizovali verziu syntetizátora reči v slovenčine, ktorý je optimalizovaný na malú pamäťovú a výpočtovú kapacitu minipočítača a maximálnu zrozumiteľnosť syntetizovaných správ.
Skupina zaoberajúca sa simuláciami šírenia požiarov vytvorila vizualizácie priebehu požiarov vo virtuálnom tuneli, ktorý bol zakomponovaný do simulátora riadenia tunelov (SRT) na Žilinskej univerzite v Žiline. Ten sa využíva na pravidelné školenia a testovania operátorov riadenia tunelov na Slovensku. Vizualizácie poskytujú operátorom informáciu o vrstvení dymu a vývoji vybraných fyzikálnych veličín, ktoré charakterizujú priebeh požiaru. Informujú tiež o vývoji podmienok a riziku, ktoré hrozí osobám v tuneli.
Rada by som tiež spomenula úspechy výskumnej skupiny z oddelenia, kde pracujem. Úspech sme dosiahli v oblasti integrácie a spracovania dát pre poľnohospodárov. Vypracovali sme postup spracovania satelitných spektrálnych snímok pre identifikáciu priestorovej a časovej variability pôdnych vlastností a poľnohospodárskych porastov. Vytvorili sme databázu pre ukladanie heterogénnych dát: letecké snímky, dáta z lokálnej meteostanice, satelitné obrazové dáta a ďalšie dáta z lokálnych senzorov. Databáza zachytáva aj expertné, neštruktúrované znalosti, ktoré v súčasnosti existujú len vo forme písomných záznamov, napríklad Kniha poľa.
Na akých projektoch pracujete v súčasnosti?
Myslím si, že najzaujímavejší je projekt zameraný na spracovanie dát pre oblasť výrobných systémov. Tento medzinárodný projekt s názvom Social networks of machines riešime spolu s partnermi zo Švajčiarska, Španielska a Rumunska. Spolupracujeme s výrobnými podnikmi a naším cieľom je na základe konkrétnych prípadových štúdií z firiem Tornos SA (Švajčiarsko), Arcelor Mittal Innovación Investigación e Inversiones S. L. (Španielsko) a firmy MAT obaly, s. r. o. (Slovensko) vypracovať všeobecný rámec zbierania a spracovania dát, ktoré sa budú dať použiť napríklad pre tzv. prediktívnu údržbu.
Hlavným cieľom je skúmať vplyv autonómnych sociálnych agentov na optimalizáciu výroby v rámci konceptu Priemysel 4.0. „Sociálny“ agent predstavuje kyberneticko-fyzickú entitu, ktorá v autonómnom móde optimalizuje proces výroby napodobňujúc pritom správanie ľudí na sociálnych sieťach. Projekt je motivovaný nasledujúcou myšlienkou. Ak chceme vytvoriť reálny internet vecí, ktorý prepojí zariadenia, procesy, dáta a ľudí, všetky tieto entity musia byť prepojené v rámci jednej paradigmy. Prítomnosť operátorov, čiže ľudí je kľúčová pre procesy učenia a trénovania sw agentov, pričom sa tu využíva hlboké učenie a algoritmy dolovania dát. Agenti rozhodujú na základe analýzy rozsiahlych a heterogénnych dát zozbieraných z výrobných procesov, teda senzorických dát (teplota, vibrácie a pod), dát z riadiacich systémov (resource planning, MES a pod.) a dát poskytovaných operátormi v reálnom čase.
Vo svojich prednáškach sa venujete aj umelej inteligencii a autonómnym vozidlám. Na čo treba podľa vás klásť dôraz pri vývoji takýchto vozidiel?
Technológie potrebné na prevádzku autonómnych vozidiel sú už dostatočne vyspelé a spoľahlivé. Keďže ide o technológie patriace pod umelú inteligenciu, budú sa ďalej zlepšovať používaním. Opäť sa vrátim k dôležitosti spracovania dát, keďže aj v tejto oblasti sú dáta kľúčové v oblasti správnej prevádzky autonómnych vozidiel. Dáta, ktoré sa tu využívajú, pochádzajú z rôznych zdrojov a majú rôznu funkciu. Okrem dát, ktoré slúžia autám na orientáciu v prostredí, vytváranie statických, ale aj dynamických máp, využívajú sa aj meteorologické dáta na zvýšenie bezpečnosti premávky, napríklad aj kamerové snímky reálnej cestnej premávky. Tieto sa použijú na trénovanie rôznych modelov správania, trénovanie napríklad správania sa na priechode pre chodcov.
Mnohé technológie vyvíjané pre drony sa využívajú aj pre autonómne vozidlá. O čo konkrétne ide?
Pre autonómne mobilné roboty je kľúčová úloha presnej lokalizácie a navigácie, a to bez ohľadu na to, v akom prostredí sa pohybujú, teda či ide o pozemné, vzdušné vozidlá alebo vozidlá pohybujúce sa pod vodou. Úloha sa rieši odlišne v závislosti od toho, či sa mobilné roboty pohybujú v exteriéri alebo v interiéri.
Ako sa zohľadňuje etické hľadisko pri prevádzke autonómnych vozidiel? V akom štádiu je legislatíva?
Širšiemu uplatneniu autonómnych vozidiel v súčasnosti bráni najmä legislatíva, ktorá nie je pripravená na viaceré otázky súvisiace s prevádzkou autonómnych vozidiel. S oblasťou legislatívy je spojená náročná úloha. Tá spočíva v nastavení právneho prostredia tak, aby nebránilo technologickému pokroku, ale na druhej strane, aby vytvorilo podmienky pre bezpečné a všeobecne prospešné používanie autonómnych vozidiel.
Marta Bartošovičová